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Enregistrement W2070415144 · doi:10.1097/acm.0b013e31827b2941

Clinical Decision Making

2013· letter· en· W2070415144 sur OpenAlexaffabout
Jonathan Sherbino, Geoffrey R. Norman, Wolfgang Gaissmaier

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2013
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssertionInterpretation (philosophy)Reading (process)Dual (grammatical number)Process (computing)Computer sciencePoint (geometry)PsychologyPerspective (graphical)InverseCognitive psychologyEpistemologyCalculus (dental)Artificial intelligenceMathematicsMedicinePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Reply to Croskerry and Tait: We thank Drs. Croskerry and Tait for their interest in our report, which showed that there was a moderately strong inverse relationship between reading time and diagnostic accuracy. Croskerry and Tait interpret these results as “consistent with [the view that] intuitive decisions are more vulnerable to error than those made in the analytic system.” This conclusion derives from their interpretation that solution time reflects problem difficulty. Unfortunately, they miss a crucial point in the methodology: All subjects saw essentially the same cases. Thus, the inverse relation between time and accuracy reflects differences in participants, not cases. Further, in Table 2 we showed that this inverse relationship between time and accuracy holds for 23 of the 25 cases. We agree that there is no exact correspondence between length of time and reliance on System 1 or System 2 thinking. But if one accepts a strict dual-process theory, with a faster, contextual, nonanalytical System 1 and a slower, conceptual, analytical System 2, then faster times are likely a consequence of increased reliance on System 1 processes, and our conclusion—that “we found no support for the assertion that a longer time to diagnosis (typically associated with more deliberate, or System 2, processing) results in fewer errors”—follows directly. We recognize that reading a case is not the same as practice. But to assert without proof that “the exercises in the authors’ experiment do not reflect the actual complex processes involved in patient assessment” is too strong. We remind the authors that virtually all the evidence in support of dual-process theory, both in medicine and in the research program of Kahneman,1 derives from performance on written cases. Furthermore, many of the studies that have looked at the relationship between errors and System 1 and System 2 processes in real-world tasks and stimuli2–3 would support our conclusion that expert clinicians can use rapid and efficient heuristics to solve problems with fewer errors than when they use slower deliberative processes. We are puzzled by the authors’ statement that “faster responses … occur when the participants have the knowledge base to quickly arrive at the correct conclusion using System 2.” Our understanding is that System 1 thinking, based on knowledge related to prior experience, leads to rapid and (usually) correct solutions. Croskerry and Tait appear to assume three processes: slow and correct System 2, fast and error-prone System 1, and fast and correct System 2. This is clearly not what Kahneman,4 one of the founders of dual-processing theories, believes when he states that the operations of System 1 are fast, automatic, effortless, associative, and difficult to control or modify. The operations of System 2 are slower, serial, effortful, and deliberately controlled. Finally, we do not “promote the notion … that speed increases accuracy.” In our report, we stated, “as educators we should not encourage learners to speed up or avoid any reflection.” But we do want to stress that, even if one accepted a strict dual-process theory, System 1 thinking should not be blamed for all diagnostic errors. Jonathan Sherbino, MD Associate professor of emergency medicine, McMaster University Faculty of Health Sciences, Hamilton, Ontario, Canada. Geoffrey R. Norman, PhD Professor of clinical epidemiology and biostatistics, McMaster University Faculty of Health Sciences, Hamilton, Ontario, Canada; [email protected]. Wolfgang Gaissmaier, PhD Chief research scientist, Max Planck Institute for Human Development, Harding Center for Risk Literacy, Berlin, Germany.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,203
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,203
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0200,035
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,022

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,372 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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